Google'ın Bard'ı, James Webb Uzay Teleskobu'nun güneş sistemimizin dışındaki gezegenleri fotoğrafladığını iddia ettiğini hatırlıyor musunuz? Finans, sağlık ya da hukuk gibi sektörlerde yapılan bu tür hatalar ağır bir maliyetle karşılanır. Bununla birlikte, bir anahtar zorluk şirket uygulamalarında yaygın kalmaktadır: AI "hallüsinasyonları", generatif modeller yanlış veya hayali bilgiler üretir, tam güvenle teslim edilir ve maliyetler genellikle gerçekleştiğinde sınırsızdır. Real Risks of AI Hallucinations in Business İş dünyasında halüsinasyonların gerçek riskleri Halüsinasyonlar küçük bir rahatsızlık değildir, ciddi iş sonuçları olabilir. Örneğin, chatbotunuz yanlış düzenleyici tavsiyeler verirse uyumluluk ihlalleri, hatalı yatırım yönergelerinden kaynaklanan mali hasar veya müşterilere güvenle bildirilen yanlışlıklardan kaynaklanan marka itibarına zarar verir. Meta, Galactica modelini, önyargılı yanlış bilgi ürettikten sonra geri çekti. Microsoft'un Sydney sohbet botu, bir zamanlar iç uygulamalar hakkında rahatsız edici itiraflar yaptı. Bu olaylar, yeterli yapısı veya kontrolü olmaksızın generatif AI'nin dağıtılmasıyla birlikte gelen operasyonel riskleri vurguluyor. En son modeller çok daha az halüsinasyon yapıyor olsa da, hala yapıyorlar ve şaşırtıcı bir şekilde, şimdi her zamankinden daha ince yollarla bunu yapıyorlar, tespiti kaçırıyorlar. Why Current Prompt Engineering Methods Fall Short Neden Güncel Promosyon Mühendisliği Yöntemleri Kısa Düşüyor AI halüsinasyonları genellikle üç faktörten kaynaklanır.İlk faktör, yapılandırılmamış talimatlara ve kötü sistem talimatlarına güvenmektir, bu nedenle generatif AI modelleri belirsiz girişler alır ve anlamları bağımsız olarak yorumlamaya bırakılır. İkincisi, modeller genellikle açık kısıtlamalar eksiktir, bu da tutarsız ve öngörülemez yanıtlara yol açar. Üçüncü olarak, geleneksel hızlı mühendislik yöntemleri kırılgandır.Hatta küçük değişiklikler tahmin edilemez ve pahalı hatalar tetikleyebilir. Birçok şirket "mükemmel" metin iletileri üretmeye çalışmaya devam ediyor.Bu yaklaşım pahalı ve güvenilmez. Sürekli düzeltme ve yeniden iletme döngüsüne yol açar, kaynakları bozar ve geliştirme süresini arttırır. Structured Prompting as a Reliable Solution Güvenilir bir çözüm olarak yapılandırılmış prompting Daha etkili bir yaklaşım, yapısal iletkenlik içerir. BoundaryML'nin AI Modeling Language (BAML) tutarlı ve öngörülebilir AI çıkışlarını oluşturmanın bir yolunu sunar. belirsiz iletkenleri açıkça tanımlanmış fonksiyonlara dönüştürür ve belirsizliği önemli ölçüde azaltır. Bu yöntem, AI çıkışlarının önceden belirlenmiş biçimlere kesinlikle uymalarını sağlar. AI beklentilerden ayrıldığında, hatalar anında netleşir ve uygulanabilir hale gelir.Bu yapı hızlı denetlemeyi sağlar ve güvenilirliği önemli ölçüde artırır. How Structured AI Reduces Operational Costs Yapısal AI işletme maliyetlerini nasıl azaltır Her halüsinasyon pahalı düzeltme süreçlerini tetikleyebilir, geliştiricilerin modellerini yeniden eğitmeleri veya tüm çağrı setlerini yeniden yazmaları gerektirir. BAML gibi yapılandırılmış yöntemleri uygulayarak, işletmeler daha önce doğru çıkışlar üreterek pahalı iterasyonları azaltabilir. https://www.youtube.com/watch?v=TYSTlkMGXWs&embedable=true BAML'yi kullanan şirketler, AI ile ilgili hataların önemli ölçüde azaldığını, uyumluluk metriklerini iyileştirdiğini ve belirgin maliyet tasarrufu sağladığını gösterdi. Building Trustworthy and Scalable AI Systems Güvenilir ve Ölçülebilir AI Sistemleri Oluşturma Anında maliyet tasarrufu ötesinde, yapılandırılmış yaklaşımlar diğer önemli iş avantajları sağlar. BAML kullanılarak üretilen çıkışlar sistematik olarak test edilebilir, dağıtmadan önce potansiyel sorunlara net bir bakış sağlar. Şeffaf şemalar AI operasyonlarına görünürlük sunar, ekibin sorunları daha hızlı ve daha doğru bir şekilde tanımlamasını sağlar. Ekipler daha etkili bir şekilde devre dışı bırakabilir ve işletmede AI sistemlerini güvenilir bir şekilde ölçeklendirebilir. Son olarak ve en önemlisi, yapılandırılmış çağrı, finans veya sağlık gibi düzenlenmiş endüstrilerdeki şirketlerde kesinlikle önemli olan kurumsal uygulamalar ve operasyonlar için denetleyebilirlik sağlar. Practical Recommendations for Executives and Founders Yöneticiler ve kurucular için pratik tavsiyeler Deneyimli iş liderleri, istikrarlı, genişletilebilir altyapının önemini anlıyor. Yeni bir girişim başlatmak ya da AI'yi mevcut bir ortamda entegre etmek olsun, yapılandırılmış prompting operasyonel riskleri azaltır ve AI projelerinizi doğrudan ölçülebilir sonuçlarla uyumlu hale getirir. Bu, özellikle büyük işletmelerde, sağlık, finans veya yasal gibi düzenlenmiş pazarlarda büyümeyi engelleyebilecek operasyonel tuzakları yaşadıkları kurucular ve yöneticiler için çok önemlidir. Take Action: Transition to Structured AI Prompting Eylem alın: Yapısal AI'ya geçiş Geleneksel anında mühendisliğe güvenmeye devam etmek kaçınılmaz operasyonel riskler taşıyor.Şimdi mevcut AI iş akışlarınızı kritik bir şekilde değerlendirme ve potansiyel hassasiyet alanlarını tanımlama zamanı geldi. BAML gibi yapılandırılmış AI iletme yöntemleri, işinizin önlenebilir hataları yönetmek yerine belirgin sonuçlara odaklanarak, üretken AI'yı güvenle kullanmasına izin verir. . . . Nick Talwar, bir CTO, eski Microsoft ve üst düzey yöneticileri AI uygulamasını yönlendirmek için destekleyen pratik bir AI mühendisidir. ve Son düşüncelerini yakalamak için. Linkedin’de takip edin ve Doğrudan kutunuza gönderilen detaylı makaleler için. Ücretsiz Substack'e abone olun ve Organizasyonunuzun dönüşümünü hızlandırın. Executive Strategy Programına Katılın

Read My Stories

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

AI Halüsinasyonları İşletmelere Milyonlarca Maliyet Veriyor: BAML Onları Önlemek İçin Ne Yaptı

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Görünmeyen Katmanlar: Kullanıcı Görüşmeleri Neden Yeri doldurulamaz bir Varlıktır?

HackerNoon Yazma Yarışmasını mı Kazanmak İstiyorsunuz? İşte #crypto-api Yarışması Kazananlarının Önerileri

Benzersiz Bir Ekosistemi Güçlendiren Bitcoin UTXO Modeli

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

Görünmeyen Katmanlar: Kullanıcı Görüşmeleri Neden Yeri doldurulamaz bir Varlıktır?

HackerNoon Yazma Yarışmasını mı Kazanmak İstiyorsunuz? İşte #crypto-api Yarışması Kazananlarının Önerileri

Benzersiz Bir Ekosistemi Güçlendiren Bitcoin UTXO Modeli

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps